（森林经理学专业论文）翁源县基于纹理信息及CART决策树技术的遥感影像分类研究.pdf

捅要 遥感科学技术的形成与发展 以及与全球定位系统等地理信息系统科学的 融合 渗透和统一 形成了新型的对地观测系统 为林业科学研究提供了全新的 科学方法和技术手段 其生产意义和社会经济效益是不言而喻的 传统的基于像素光谱信息分类的方法仅依靠影像中的光谱信息进行分类 会 出现很多的误分和错分 特别是在面对高分辨率遥感影像分类时 显得力不从心 所得的精确度远远达不到生产的要求 大量实验研究表明 只依靠光谱信息来解 决遥感中的地类分类是远远不够的 遥感影像中还蕴含着地类的细节纹理信息 我们可以结合光谱信息及纹理信息来进行有效的分类 在分类方法的选择上 决策树分类法已被应用于许多分类问题 但应用于遥感 分类的研究成果并不多见 决策树分类法具有灵活 直观 清晰 强健 运算效率高等 特点 在遥感分类问题上表现出巨大优势 本次论文中以广东省翁源县的l a n d s a t t m e t m 遥感影像为研究数据源 利用决策树算法 加入提取的纹理信息进行 遥感地类分类 并把获得的结果与传统的最大似然法进行分类进行比较 结果表 明 在卫星影像的整体分类精度上 决策树分类技术要优于最大似然法 加入纹 理信息的分类方法能有效提高分类精度 相对于最大似然分类 决策树的树状分 类结构对数据特征空间分布不需要预先假设某种参数化密度分布 所以其总体分 类精度优于传统的参数化分类精度 关键词 林业地类 纹理信息 决策树分类 遥感 t m 数据 a p p l i c a t i o no ft e x t u r ei n f b r m a t i o na n dc a r td e c i s i o nt r e et e c h n o l o g yf o r i m a g ec l a s s i f i c a t i o nu s i n gr e m o t es e n s i n gd a t ai nw e n y u a n a b s t r a c t an e we a r t ho b s e r v a t i o ns y s t e m w h i c hi sf o r m e db yr e m o t es e n s i n gs y s t e m g l o b a lp o s i t i o n i n g s y s t e ma n dg e o g r a p h i ci n f o r m a t i o ns y s t e m p r o v i d en e ws c i e n t i f i cm e t h o d sa n dt e c h n i c a lm e a n st o t h ef b r e s ts c i e n c er e s e a r c h t h es o c i a la n de c o n o m i cb e n e f i t sa r es e l f 二e v i d e n t t r a d i t i o n a lp i x e l b a s e dc i a s s i f i c a t i o nm e t h o dd e p e n d so n l yo nt h es p a t i a li n f b r m a t i o n w h i c h l e a d st om u c hd e c l a s s i f i c a t i o n e s p e c i a l l y w h e ni tc o m e st ot h ec l a s s i f i c a t i o no fh i g hr e s o l u t i o n i m a g e i t sa c c u r a c yi sf a rf r o mp r o d u c t i v ed e m a n d p l e n t yo fe x p e r i m e n t si n d i c a t et h a tt h ep r o b l e m o ff 0 r e s t r yl a n dt y p ei d e n t i f i c a t i o nc a nn o tb es o l v e dd e p e n d i n go n l yo nt h es p a t i a ls p e c t r u m i n f o r m a t i o n b e s i d e s t h er e m o t es e n s i n gi m a g e r yc o n t a i n sl o t so fd e t a i li n f o r m a t i o no ft e x t u r e w e c a nm a k eg o o du s eo ft e x t u r ea n ds p a t i a li n f b r m a t i o nd u r i n gt h ec l a s s i f i c a t i o np r o c e s s c h o i c eo fac i a s s i f i c a t i o na l g o r i t h mi sg e n e r a l l yb a s e do nan u m b e ro ff a c t o r s a m o n gw h i c ha r e a v a i l a b 订i t yo fs o f t w a r e e a s eo fu s e a n dp e r f o r m a n c e m e a s u r e dh e r eb yo v e r a l lc l a s s i f i c a t i o n a c c u r a c y i nt h ep a s tf e wy e a r s t h eu s eo fd e c i s i o n t r e e t oc l a s s i f yr e m o t e l ys e n s e dd a t ah a s i n c r e a s e d i nt h i sp a p e r w eu s ed e c i s i o nt r e ec l a s s i f i c a t i o na l g o r i t h m w i t ht e x t u r ei n f b r m a t i o n o n t h el a n d s a tt m e t m i m a g e so fw e n g y u a na r e a p r o p o n e n t so ft h em e t h o dc l a i mt h a ti th a sa n u m b e ro f a d v a n t a g e s o v e rt h em a x i m u ml i k e l i h o o d a l g o r i t h m d e c i s i o nt r e e s p r o d u c e d c o n s i s t e n t l yh i g h e rc l a s s i f i c a t i o na c c u r a c i e st h a nt h em a x i m u ml i k e l i h o o da l g o r i t h m t h et e x t u r e i n f b r m a t i o na l s oi m p r o v e st h ea c c u r a c i e s d e c i s i o nt r e e sh a v et h ea d v a n t a g eo fb e i n g n o n p a r a m e t r i ca n dt h e r e f b r em a k en oa s s u m p t i o n sr e g a r d i n gt h ed i s t r i b u t i o no fi n p u td a t a k e yw o r d s f o r e s t r yl a n dc a t e g o r i e s t e x t u r ei n f o r m a t i o n d e c i s i o nt r e ec l a s s i f i c a t i o n r e m o t e s e n s i n g t md a t a 学位论文原创性声明 本人郑重声明 所呈交的学位论文 是本人在孚师的指导下逆行的研究工舌j 所取得的戍果 尽我所知 除文中已经特别注明引周的内容和致谢的地方外 吞 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果 对本文的研究做 出重要贡献的个人和集体 均已在文中以明确方式注明并表示感谢 本人完全意 识到本声明的法律结果由本人承担 学位论文作者 本人签名 该蓥 汐髟年多月红日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解南京林业大学有关保留 使用学位论文的规定 同 意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版 中国科学技术 信息研究所 国家图书馆等 允许论文被查阅和借阅 本人授权南京林业大学 可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索 可以汇编和综合 为学校的科技成果 可以采用影印 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论 文全部或部分内容 保密口 在牟解密后适用本授权书 本学位论文属于不保密彤 一 v 请在以上方框内打 学位论文作者 本人签名 谭幺醯年 月压日 指导教师 苓人签名 卅忱掩p 8 年6 月l 多日 致谢 在论文即将定稿之际 我心潮起伏 难以入眠 3 年来 在充满人间真情的 世界里 我快乐地学习和成长 回首过去 往昔的情景依然历历在日 的确 我 要感谢的人太多太多 首先 我要感谢导师彭世揆教授 在他的悉心指导和无微不至的关爱中 我 在学业上克服了一个叉一个的障碍 不断地取得新的进步 本论文是在 翁源县 基于纹理信息及c a r t 决策树技术的遥感影像分类研究 项目的资助下完成的 从论文的选题 立意 实验 写作 修改直至定稿 其中每一进程 每一环节都 凝聚着彭老师的心血 在论文定稿过程中曾数易其稿 导师治学严谨的学术态度 由此可见一斑 彭老师曾留学海外 不仅博学睿智 而且平易近人 做人 做学 问均是我辈的楷模 师恩巍巍 难以一一言表 其次 我要感谢 在课题研究期间 彭老师的到来不仅为我们解决了技术上 的难题 而且从他身上 我又看到了老一辈学者 专家们求真务实的科学精神和 自信乐观的科学态度 这些均使我受益无穷 再次 我要感谢我的研究生同学吕蕊 叶梦 任琼 徐庆玲 姚鸿文 李林 勇 翟磊等 以及我实习单位的徐达师兄 翁卫松主任 陈春雷高工 陈晟 陈 峰等在我做研究论文期间 均给予了我诸多方面的支持和帮助 在此一一致谢 最后 我要感谢我的家人 感谢他们为我造就了一个温馨可爱的家 使我能 在淡泊明志的心境下 得以顺利完成学业 人地关系是地理学研究的核心 人文关怀是人类追寻的目标 也许在一个充 满友爱 亲情与交流协作的空间中 我们地理工作者对人地关系的审视会出现新 的视角和亮点 作者谭莹 二o o 八年六月 第一章概论 1 1 选题来源及研究目的和意义 全球变化向人类提出了非同寻常的挑战 由于经济迅猛发展 人口急剧膨胀 对生存环境的需求与改变剧增 从而使得人类对森林 草地进行过度伐 牧 使 用大量化石燃料 进而 全球气候变暖 臭氧层破坏 荒漠化扩展 海平面上升 人类生存环境逐渐恶化 并由此引发了一系列的社会问题 森林是陆地生态系统 的重要组成部分 在生态环境中起着举足轻重的作用 它有助于调节气候 净化 空气 防风固沙 保持土壤水分和肥力 减少水土流失 促进生态平衡 同时 森林资源还是发展林业的物质基础 林业资源利用是否科学合理 是生态环境保 护与可持续发展的焦点 据有关组织统计预测 目前全球森林正以或将以每年 1 6 0 0 万 2 0 0 0 万的公顷的速度消失 其中 亚洲 南美洲和非洲的森林遭破坏程 度最为严重 地球上8 0 的原始森林已经消失殆尽 全球森林状况堪忧 广东省 地处我国大陆的南部 南亚热带和热带季风气候类型 使这里成为全国光 热 水资源最丰富的地区 广东是 七山一水二分田 的林业大省 全省林业用地面积 1 6 5 亿亩 有林地面积1 3 8 亿亩 林木蓄积量3 6 7 亿立方米 森林覆盖率5 7 5 广东境内山地 平原 丘陵纵横交错 北部南岭地区的典型植被为亚热带山地常 绿阔叶林 中部为亚热带常绿季雨林 南部为热带常绿季雨林 主要以针叶林 中幼林为主 另外 其境内自然资源比较丰富 有植物类型7 0 5 5 多种 其中木 本4 0 0 0 多种 占全国木本植物的8 0 陆生野生动物7 7 1 种 其中哺乳类1 10 种 鸟类5 0 4 种 爬行类1 1 2 种 两栖类4 5 种 列入国家一级重点保护野生动 物19 种 二级重点保护陆生野生动物9 4 种 这些丰富的自然资源都是建立在森 林资源的可持续利用基础之上的 广东省作为林业大省 树种丰富 林业土地地 类众多 林木生长量高的同时也有相应的高消耗量 因此 要实现林业资源可持 续利用 及时准确地了解林业用地的时空配置状况 掌握林业土地地类的动态变 化规律 是林业资源管理的重要课题 同时也对加强林业科学管理具有重要的实 用价值 遥感科学技术的形成与发展 以及与全球定位系统等地理信息系统科学 的融合 渗透和统一 形成了新型的对地观测系统 为林业科学研究提供了全新 的科学方法和技术手段 其生产意义和社会经济效益是不言而喻的 1 2 国内外研究现状及发展趋势 1 2 1 影像纹理分析研究现状及趋势 纹理是指存在于图像中某一范围内的形状很小 半周期性或有规律地排列的 图案 纹理特征主要表现为影像地物的形状 大小 方位 均质程度以及不同地 屋之间的空间关系和亮度反差等关系 根据构成图案的要素形状 分布密度 方 向性等纹理进行图像特征提取的处理叫纹理分析 纹理分析的方法可以分为统计 型 结构型与频谱型 统计方法是研究较多 较成熟的方法 它利用统计特性对纹理进行分析 主 要包括 自相关函数 共生矩阵 傅氏变换 灰度级行程场 滤波模板 马尔柯 夫随机场 自回归模型等 形态结构法认为纹理由一系列纹理基元有规律地排列 组成 它需要通过纹理基元的排列规则来确定纹理属性 一般只适应于规则性较 强的人工纹理 灰度共生矩阵按影像灰度值的空间关系描述像元点对之间的空间结构特征 及其相关性 自h a r a l i c k 于1 9 7 3 年提出之后 成为应用最广泛的纹理统计分析 法 已广泛应用于数字图像处理的许多领域 尤其是利用影像纹理特征值所表征 的图像空间结构信息来改善遥感图像的地学目标分类效果p 7 孙 4u 4 2 传统分类方法都是将影像中的每一个单独的像元作为分类的基本单元 在影 像的光谱特征空间中 依据不同光谱数据组合在统计上的差别来进行的 基于像 素的分类考虑了影像光谱信息的差异 然而对于影像中的几何形状 纹理信息和 层次信息却考虑不足 众所周知 同一地物的纹理在不同空间分辨率下不同 不 同地物类型在一定的分辨率下的纹理却可以非常相似 虽然传统的基于像素的分 类也可以描述像元周围一定区域内的纹理 然而一个给定尺度下的纹理信息 才 是利用影像几何纹理信息进行分类和识别的关键 由于无法运用多尺度下的纹理 知识 目前基于像元的分类方法中 图像纹理的分析只停留在描述阶段 没有真 正参与分类 对于那些空间分辨率很高而光谱分辨率却不高的许多商业用卫星影 像 影像中的空间信息和纹理知识有着丰富的信息熵 但却不能在基于像素分类 的方法中得到利用 如何充分挖掘 利用影像中大量的空间关系的结构和纹理信 息 也成为分类精度进一步提高的突破口 1 2 2 影像分类技术研究现状及趋势 由于地物类别分布方式本身的复杂性 仅利用单一分类规则对影像进行分 类 而不考虑其他构成影像的多种因素是造成传统方法不理想的原因 加上卫星 遥感光谱数据的空问分辨率不高 t m 3 0 米 s p o t l0 米 因而一般带有综合光 谱信息的特点 即存在混合像元 致使计算机分类面临着诸多模糊对象 为此 人们不断研究尝试新方法以图改善 尤其近年来 采用决策树分类法已被应用于 许多分类问题 但应用于遥感分类的研究成果并不多见 决策树分类法具有灵活 直观 清晰 强健 运算效率高等特点 在遥感分类问题上表现出巨大优势 决策树分类法是以各像元的特征值为设定的基准值 分层逐次进行比较的方 法 比较中所采用的特征的种类及基准值是按照地面实况数据及目标物相关的知 识等做成的 决策树分类法是模拟人工分类过程由整个数据集从上往下逐级细 分 而在其算法描述中却是由 终极 到 原级 的逆过程 m a f r i e d l 19 9 2 和 c e b r o d l e y 19 9 6 研究了大量遥感影像分类的决策树结构 尤其是近年来针对高 2 光谱数据的广泛应用 付炜针对黑龙江天山北麓阜康试验区设计的土壤遥感分类 识别推理决策器 具有基本的土壤学专家判别土壤类型的推理判决能力 对试验 区的土壤类型进行分类识别 提高了土壤类型的识别精度 减少了土壤学专家人 为因素的影响 14 1 决策树分类法中经常采用以下特征 1 光谱值 2 通 过光谱值算得的指数图像 3 光谱值算术运算值 4 主成分 1 3 研究内容和技术路线 本文主要以两期的广东省翁源县的l a n d s a tt m e t m 遥感影像为研究数据 源 利用遥感技术手段对广东省翁源县的林业用地进行地类信息的提取 分析及 分类 具体的技术路线流程图如下 3 2 1 自然地理条件 第二章研究区概况 1 地理位置 翁源县位于广东省北部 韶关市东南部 北江支流漪江上游 东靠连平 南 邻新丰 西挨英德 曲江 北依始兴 江西 东经1 13 0 3 9 2 至1 1 4 0 187 5 北纬 2 4 0 0 77 3 0 至2 4 0 3 77 15 东西极端长6 6 5 公里 南北宽5 5 公里 总面积2 2 17 平 方公里 2 地形 县内属半山区丘陵地带 群山环抱 连绵起伏 山脉多为自东北一西南走向 地势亦自东北向西南倾斜 境内千米以上山峰有13 座 最高峰为北部的七星墩 海拔1 3 0 0 米 次为南部青云山 海拔12 4 6 米 东部雷公礤 海拔1 2 19 米 最 低点是官渡 海拔10 0 米 中部多为中低山脉及零散土丘 山地面积约占全县总 面积8 0 山脉之间多为中小型盆地及河流冲积的阶地 盆地方圆几十公里或 几公里不等 由于中上石炭系壶天群灰岩广泛分布于全县各地 在溶蚀作用下形 成的喀斯特溶洞很多 全县已发现较大溶洞10 7 个 地貌表现千姿百态 地形较 为复杂 3 河流 翁源县境内主要河流渝江 是北江水四大支流之一 发源于县内船肚东 流 经岩庄 坝仔 江尾 龙仙 三华 六里 官渡 入英德汇入北江 全长17 3 公里 集雨面积4 8 4 7 平方公里 其中县内河长9 2 公里 集雨面积2 0 5 8 平方公 里 全县集雨面积10 0 平方公里以上的支流有贵东水 龙仙水 周陂水 涂屋水 横石水六条 形成以渝江为主干流的扇形河网 渝江河床稳定 河宽10 0 l5 0 米 沿河两岸为丘陵台地 河岸高于河床3 6 米 河床多为岩石及砂卵石 河 道坡降1 7 水位暴涨暴落 具有山区河流特征 渝江流域年平均雨量17 5 0 毫 米 每年4 8 月为丰水期 降水量约占全年的7 0 1o 月至次年2 月为枯水期 降雨量约占全年的14 植被较好 年平均含沙量0 1 1 公斤 立方米 年平均径 流系数0 5 4 年径流总量19 0 8 亿立方米 官渡以上 4 土壤 翁源县自然土2 8 6 9 2 4 4 亩 占全县土地总面积3 2 3 6 8 8 2 0 亩 2 15 7 9 平方公 里 的8 8 7 由于自然环境复杂 成土母质多样 对土壤形成和土壤特性类型 具有重要影响 土壤类型及分布如下 黄壤 2 2 13 2 2 亩 占全县自然土的7 7 分布于海拔7 0 0 米以上的中山中 上部和低山上部 黄壤湿度大 盐基饱和低 富铝化作用较弱 酸性较强p h 值 4 9 5 8 土体呈黄色 有机质层厚1 6 3 0 厘米 个别7 厘米 有机质含量 0 7 3 8 51 土层厚4 0 13 0 厘米 4 红壤 17 1 9 6 9 亩 占全县自然土的6 分布于北部红壤区海拔7 0 0 米以下 和南部赤红壤区海拔4 0 0 7 0 0 米的山区 土体呈红 红棕色 表土层暗棕色 多 含铁 铝成分 酸性强 赤土壤7 7 4 1 1 9 亩 占全县自然土的2 7 主要分布于县东南部的丘陵和 中低山海拔4 0 0 米以下的山脚部分 土层深厚 有机质层中层 疏松 速效磷钾 缺乏 酸性 红色石灰土9 4 8 3 6 亩 占全县自然土的3 3 主要分布在翁城 周陂 南 埔 六里 官渡 等地区的石灰岩山地上 有机质厚度中等 疏松 质地为中壤 碱性 缺磷钾 黑色石灰土 18 9 8 8 亩 占全县自然土的0 7 分布于南埔 附城的石灰岩 山地上的石隙间低洼处 本土种由石灰宴风化发育而成 剖面为a d 型 有机质 层厚 暗棕色 有效土层不深 疏松肥沃 除速效磷钾缺乏外 其他养分均为丰 富 p h 值为7 0 紫色土4 0 7 9 9 亩 占全县自然土的1 4 主要分布于江尾 附城 庙墩 翁城 南埔 坝仔等地 由紫色土砂页岩风化发育而成 其中分酸性和碱性两类 酸性有机质层浅薄 土层较深厚 养分含量低 碱性有机质层浅 养分含量低 但土壤疏松易耕 适种性广 水稻土有机质 氮 磷含量较高 但耕层浅薄 缺钾 偏酸 对水稻生产 有重要影响 5 植被 翁源县山地植被属亚热带常绿季风雨带 由于地形 母质和人为活动的影响 形成植被多样性 山地植被有三种类型 草本植被主要有各种类蕨植被和大芒 硬骨草 画眉草等 分布于海拔 7 0 0 米以上的中山地区 针阔叶混交林主要分布于海拔3 0 0 7 0 0 米的山坑峡谷及山坡上 在山窝 山谷中主要生长阔叶林 在山坡山脊处主要生长针叶林 疏林草坡主要分布于低山丘陵的缓坡上 由于靠近村庄 人为活动多 砍 木割草频繁 植被生长较差 多数坡地被开垦种植蔬菜 果木和各种经济作物 6 气候 翁源县属中亚热带季风气候区 沿翁韶公路附近山脉以南地域为南亚热带与 中亚热带过渡地带 翁源的自然季节为夏长 冬短 春秋短暂 其年平均气温为 2 0 6 年平均降雨量为l6 9 3 9 毫米 境内四季宜耕 作物常青 四季分明 季 节特征明显 翁源县季风气候明显 风向随季节而转变 夏季多偏南风 冬季多 偏北风 春秋两季南北风相互交替 随着风的转变 光温水季节也有明显变化 春季低温寡照 夏季高温多雨 秋季凉爽 冬季多霜 但县内光温水分配不均且 山地气候变化剧烈 局部性灾害严重 5 2 2 社会经济条件 全县经济持续稳步发展 实现生产总值2 2 7 9 亿元 比2 0 0 5 年增长1 2 6 三次产业比例调整为3 5 7 2 7 3 7 3 第三产业所占比重超过第一产业 实现地 方一般预算收入6 4 0 4 万元 增长12 全社会固定资产投资完成8 9 5 亿元 增 长3 7 8 社会消费品零售总额8 8 亿元 增长1 7 1 农村人均纯收入3 5 7 9 元 增长7 4 全县城乡居民存款余额2 3 2 5 亿元 增长1 5 1 2 0 0 6 年度在全市 各县 市 区 县域经济考核中获得优秀等次 农业产业结构调整步伐明显加快 初步形成了糖蔗 蚕桑 水果 花卉 黎 蒴五大主导产业 扩大了优质稻 反季节蔬菜的种植面积 糖蔗 蚕桑产业在龙 头企业的带动下稳步发展 花卉产业发展势头迅猛 兰花产业已经在全国形成了 较强的影响力 招商引资成效显著 充分发挥比较优势 完善招商引资优惠政策 改善招商 引资环境 招商引资实现了从 随机招商 向 定向招商 从 单一项目招商 向 产 业集群招商 转变 大项目的引进取得突破性进展 金悦通电子有限公司 中源 水泥厂 粤北危险废物处理处置中心 宏开五金电镀工业城 鹏辉企业等一批投 资大 科技含量高 创税多的项目相继落户和动工兴建 全年新签合同5 8 宗 实际到位资金7 5 8 亿元人民币 工业结构得到有效调整 基本形成了 制药 水 泥 户外家具 小五金 制鞋 五大工业支柱产业 基础设施建设不断推进 完成了县城总体规划修编的前期工作 完成了县城 建设一路 环城北路的改造 西区龙仙大道和 三馆一场 建设工程全面竣工 完 成了省道s 3 4 1 线官渡至龙仙路段的大修 省道s 2 4 4 线坝仔至南龙路段改造工程 正在施工 完成了10 0 公里的农村公路建设 县城河堤第一期工程已经完成 第 二期工程和龙仙湖工程正在加紧推进 全县水利设施进一步完善 农村电网和城 镇配网改造基本完成 瀹江2 2 0 千伏和田心1 10 千伏输变电工程正在施工 全县 电力网络进一步完善 6 第三章研究区遥感数据分析与预处理 3 1 研究区遥感数据分析 3 1 1l a n d s a t 卫星介绍 l a n d s a t 卫星原名地球资源技术卫星e r t s e a r t hr e s o u r c et e c h m t o g y s a t e l l i t e 它是美国国家航空航空局 n a s a 发射的用来获取地球表面图像的 一个重要遥感平台 以观察陆地环境和资源为主 到目前为止l a n d s a t 计划已经 发射了1 7 号卫星 现在正常运行的是l a n d s a t 5 和l a n d s a t 7 卫星 6 号卫星因 发射而丢失 l a n d s a t 卫星是目前世界范围内应用最广泛的民用对地观测卫星 在围绕地 球的轨道上运转 获取了数百万幅有价值的图像 图像上在有丰富的地面信息 在农业 林业 生态 地质 地理 气象 水文 海洋 环境污染 地图测绘等 方面得到了广泛的应用 遥感数据是一种非常重要的地学信息源 因其遥感平台 传感器 遥感方式的不同 使遥感信息具有多源性 遥感信息的空间分辨率 波 谱分辨率 时间分辨率是评价遥感信息的三个标准 航天被动遥感数据广泛应用 于地学 生态学 海洋学等多学科多领域 而主动遥感具有全天候 全天时 强 穿透性等特点 航空遥感以其机动灵活且分辨率高的优势 起着不可替代的作用 3 1 2 资源卫星传感器参数和频道组成 本次研究中采用的遥感数据是l a n d s a t 5 卫星影像数据 具体参数见表3 1 表3 il a n d s a t 5 卫星传感器参数 7 t m 2 绿波段 0 5 2 0 6 03 0 t m 3 红波段 o 6 3 0 6 93 0 t m 4 近红外波段 0 7 6 0 9 03 0 t m 5 中红外波段 1 5 5 1 7 5 3 0 t m 6 热红外波段 1 0 4 1 2 51 2 0 t m 7 近红外波段 2 0 8 2 3 5 3 0 判别水深 水中泥沙分布和进行近 海水域制图等 这个波段对健康茂盛植物反映敏 感 对水的穿透力强 用于探测健 康植物绿色反射率 区分林型 树 种和反映水下特征 这个波段为叶绿素的主要吸收波 段 用于区分植物种类和植物覆盖 度 广泛用于地貌 岩性 土壤 植被 水中泥沙流 这个波段对绿色植物类别差异最 敏感 相应于植物的反射峰值 用 于生物量调查 作物长势测定 进 行农作物估产等 这个波段处于水的吸收带内 反映 含水量敏感 在这个波段叶面反射 强烈地依赖于叶湿度 在对干旱监 测和植物生物量的确定是有用的 用于土壤湿度 植物含水量调查 水分状况 地质研究 作物长势分 析等 从而提高了区分不同作物类 型的能力 易于区分云 冰与雪 这个波段来自地面发射的辐射量 根据辐射响应的差别 区分农 林 覆盖类型 辨别表面湿度 水体 岩石以及监测与人类活动有关的 热特征 进行热测量于制图 对于 植物分类和估算收成很有用 这个波段为地质学研究追加的波 段 可以利用这种发射光谱特性来 区分岩石类型 为地质解译提供更 多的信息 该波段处于水的强吸收 带 水体呈黑色 用于城市土地利 用于制图 岩石光谱反射及地质探 矿与地质制图 特别是热液变质岩 环的制图 8 3 2 主要地物的光谱特征分析 在遥感技术系统中 地物波谱的研究属基础理论研究 遥感工作必须根据地 物波谱特征选择传感器波段 校正大气传输过程中遥感信息的失真 进行目视解 译或数字图像识别 地物波谱特性可分为四个类别 地物的反射光谱段 0 3 2 5 微米 指太阳辐射入射地面后 各种地物对太阳 辐射中不同波段有强弱不等的反射 1 植被的反射光谱 植物的绿色叶子一般由上表皮细胞 叶绿素颗粒和 多孔薄壁细胞组成 入射到叶子上的太阳辐射可粗略地分为兰光波段 o 4 0 5 微 米 绿光波段 0 5 o 6 微米 红光波段 0 6 o 7 微米 和近红外波段 0 7 2 5 微米 近红外是人眼不可见的 但它可穿透叶绿素 被多孔薄壁细胞反射 因此在8 0 1 1 微米的波段形成强反射峰 自然界的植被千差万别 情况复杂 反射光谱随植被 种类和所处地理环境 植物病虫害和矿化带微量元素而变化 2 岩石和土壤的反射光谱 我国以昆仑山 秦岭 淮河为界 北部大地呈 黄色 南部大地呈红色 岩石和土的光谱主要受岩性 风化环境 含水量的影响 干土反射率高 湿土反射率低 3 水的反射光谱 水对大部分太阳辐射都吸收 而纯水在兰 绿光波段 有反射 且兰 绿光波段对水有较大的穿透力 最大可穿透2 0 米 悬浮泥沙的 粒径一般都大于光波波长 因此在水中产生米氏散射 使水的反射率在各波段皆 有所提高 尤其在黄 红波段反射率随含沙量增加而增高 并趋于极值 水中含 有叶绿素会使近红外波段的反射率提高 水面受石油污染 在紫外波段有较高的 反射率 2 地物的发射波谱段 3 5 微米 凡温度高于绝对零度的物体 自身都发射 电磁辐射 一般常温物体发射的辐射能量主要集中在8 14 微米的热红外波段 同时地物亮度温度也是波长的函数 在8 1 4 微米波段 白天岩石和土的辐射能 量大于植被的辐射能量 植被的辐射能量又大于水的辐射能量 而夜间则相反 3 地物的反射一发射波谱段 8 1 4 微米 在中红外波段 3 5 微米处 既有太 阳辐射又有大地辐射 但二者都很小 目前我国还没有专门仪器量测 根据国外 资料 白天岩石和土的辐射响应大于植被响应 植被响应又大于水的响应 4 地物的微波波谱段 离散点 在微波谱段可进行被动遥感和主动遥感 只能获得3 厘米波长或2 1 厘米波长的地物特性 还无法给出连续的地物波谱曲 线 3 3 遥感数据及地面数据来源 本次研究所用到的研究资料主要包括 研究区2 0 0 5 年 月2 3 日和2 0 0 6 年9 月2 3 日l a n d s a t 5 卫星影像数据 研究区2 0 0 5 年森林资源二类调查数据 9 研究区2 0 0 6 年样地调查数据 根据本文研究需要 本文所采用的处理软件为 e n v i4 2 e r d a si m a g e8 7 a r c g i sd e s k t o p9 0 s p s s15 3 4t m 数据的预处理 在进行不同时相 不同空间分辨率和不同地面覆盖范围的多时相遥感数据处 理情况下 必须对遥感数据作一些预处理研究 以保证成果数据的可靠性 减少 不必要的误差 通常 预处理和常规处理并没有明显的界线 预处理的目的是为 常规处理工作提供清晰图像显示 可比的数据空间和可靠的数据类型 3 4 1 研究区t m 数据的辐射校正 辐射失真是指遥感器在接收 来自地物的电磁波辐射能时 由 于电磁波在大气层中传输和遥感 器测量过程中受到遥感器本身特 性 地物光照条件 地形影响和 太阳高度角影响 以及大气作用 等的影响 而导致的遥感器测量 值与地物实际的光谱辐射率的不 一致 消除影像数据中依附在辐 射亮度中的各种失真的过程称为 辐射校正 由于大气散射 太阳 高度角 地形 以及传感器本身 的变异 使得传感器所接收的地 物光谱反射值 不能全部真实地 反映地物光谱的特征 这种畸变 影响了分类的精度 因而必需首 先进行辐射校正 由于传感器量 化性能的不稳定 大气的散射 n n 罹t 珂啊 蕊蕊蕊鬻蠹纛瑟 一 蚕 l 钒d s s 札e 1 1 i t er4信5re t 啊 t d aa c q u i s i t i o n 啊o n t h l n v e m b e r 一 瞰毫a 叫s i t i o n d 咿 d aa c q n i i 呱y e a r f 唾 s l m 1 e r a t io n a e g n 1 9 0 o o f i j 石石 一 c 毫l i b r a t io nt y p e 霈r a a i 姐c err e f l e c t 铋c e 0 u t p u tr e s d tt o 带亨i l er 啊e 晴o r y e n t e r 砒p u tf i l e n 绷e 三竺二三一广c 油p r e s s i d w r k 毕业论文 t a n y i n g n e w r p a p e r 辐射程 o k j u el c l i 图3 1 e n v l4 2 的l a n d s a tt mc a l i b r a t i o n 模块 吸收和发射作用 使得传感器接收到的辐射是 综合辐射 因此我们需要从综合 辐射中将大气的效应进行削弱甚至剔除 从而恢复地表不同地物类型光谱辐射的 真实特征 这就是辐射校正 本次研究采用的是e n v i4 2 中的l a n d s a tt m c a l i b r a t i o n 如图3 1 所示 来对两幅遥感影像进行辐射校正 即用已经公开的 p o s t l a u n c h 增益和偏移 将l a n d s a tt m 数字值转换成辐射或外大气层反射 3 4 2 研究区t m 数据的几何校正与配准 由于传感器扫描的不均匀性 卫星姿态的不稳定 地球曲率 地形起伏 地 i o 球旋转等诸多因素的影响 使得卫星遥感影像中会存在地物位置和形状的畸变 称为遥感数据的几何变形 遥感数据中的几何畸变分为两种类型 一是系统性畸 变 它是有规律的 因此是可以预测的 这部分变形由遥感地面接收站根据扫描 成像时的相关技术参数进行纠正 另一种是随机几何畸变 它是无法预测的 只 能由用户根据图像覆盖区域内的多个同名地面控制点进行校正 这部分校正主要 消除图像中平移 缩放 扭曲等基本变形以及由这些基本变形综合而形成的高阶 变形 影像配准是将同一地区不同特性的相关影像 如不同传感器 不同日期 不 同波段或传感器在不同位置获取的同一地区的影像 在几何上互相匹配 实现影 像与影像间地理坐标的统一 影像配准过程相当关键 如要进行处理的影像配准 精度超限 会导致影像融合 变化信息自动发现达不到预期的效果 3 4 3 遥感图像的去云处理 在本次研究中 发现2 0 0 6 年9 月的遥感影像上有云层 且为较厚的云层 这给影像的使用带来了极大的不便 甚至影响目标的判读与量测 但到目前为止 尚未见到利用商业化遥感图像处理软件提供的图像处理方法组合使用进行去云 所以在这里采用替代法来进行影像的去云处理 8 5 8 6 具体方法如下 首先 将 2 0 0 6 年的遥感影像与2 0 0 5 年的遥感影像进行直方图匹配 其次 在对原始图像 进行监督分类时 云层作为一类参加分类 再次 在e r d a s 支持下 利用a o i 工具分别在监督分类好的影像上把云层及其阴影的范围勾画出来 并创建a o i 文件 然后将勾画出的范围挖空 然后 利用创建好的a o i 文件 分别在经过 去云及其阴影处理后得到的遥感影像上进行裁剪 并采用计算机辅助下的目视解 译方法 将裁剪后的影像上的地物范围和类型划分出来 并按照分类体系重编码 得到只有云层及其阴影覆盖下的地物的影像 最后 通过影像的代数运算将地物 的影像补充到监督分类得到的影像挖空的位置 形成去云后的影像 如下两图分 别为去云处理前后的影像 图3 22 0 0 6 年去云前原始影像 f i l e0 v e r l a ye z 山a 血c et 0 0 1 sw i n d o w 删 图3 32 0 0 6 年去云后影像 1 2 第四章遥感图像的融合处理 遥感影像融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像数据的技 术 其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综 合 消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾 加以互补 降低其不确定性 减少模糊度 以增强影像中信息透明度 改善解译精度 可靠性以及使用率 以 形成对目标完整一致的信息描述 不同类型遥感影像之间的融合处理 必须具备 四个条件 即 1 融合影像数据应包括不同空间和光谱分辨率 2 融合影像 数据应是同一区域 3 影像应精确配准 4 在不同时间获取的影像中 其内 容没有大的变化 7 8 9 1 5 1 6 1 9 6 5 1 在实际应用中 常用较低分辨率的多光谱遥感数 据 多波段 和高分辨率遥感数据 一般为全色波段 进行遥感图像数据融合并 以此获得具有多波段和高空间分辨率信息的遥感数据 由于本研究所采用的 l a n d s a t 5 没有高空间分辨率的全色波段 为了减少分类的波段数而又不丧失多 光谱信息本研究将主成分变换后的第一分量作为主要替换波段 在本章中 对遥感影像分别进行采用以下几种融合处理方法 以便于提取更 多新特征来进行分类 4 1 主成分变换 主成分变换是基于变量之间的相互关系 在尽量不丢失信息的前提下利用线 性变换的方法实现数据压缩 主成分变化主要用于 数据压缩 图像增强 在光 谱特征空间中突出物理意义显著的指数 如亮度 绿度 湿度等 监测地表覆 盖物的动态变化 一般图像的线性变换可表示为 y t x 式中 x 是待变换图像的数据矩阵 y 是变换后的数据矩阵 t 为变换矩阵 若t 是正交矩阵 并且由待变换图像的数据矩阵的协方差矩阵c 的特征向 量所组成 则此变换称为主成分变换 变换后的数据矩阵的每一行矢量为主成分 变换的一个主分量 其中第一主分量包含了绝大部分信息 第二主分量次之 只 要取前面少数几个主分量就可以包含原始变量中的绝大部分信息 由于地物在不 同波长波段的显著特征不一致 因此 通过对影像进行主成分变换 可以降低影 像 同物异谱 同谱异物 的影响 3 5 36 主成分变换在变换前后信息量保持不变 其次 从相关的一组变量中产生一 组不相关的变量 这一特征可以从几何意义上加以理解 主成分变换实质上是完 成了一次坐标系的旋转 使第l 主分量轴沿着光谱特征空间中点集延伸的最大方 向 第2 主分量轴沿着点集的次大沿伸方向 依此类推 n 个主分量轴构成的坐 标系对应于由特征向量组成的一个基 点集向各主分量轴投影 便可得到对应的 主分量图像 因此 一幅主分量图像中包含了比一幅原始波段内容丰富的信息 起到图像增强作用 另一方面 在多光谱影像处理中 可以用少数几个正交的主 分量作为新的数据通道 代替相关性较大的多个原始波段 从而起到降维和数据 压缩的作用 本研究对2 0 0 6 年的遥感影像进行如上的主成分变换 变换后的图 像如图4 1 所示 图4 12 0 0 6 年前三个主成分图像 4 2 基于第一主成分的i h s 融合 i h s 变换又称为蒙塞尔变换 是基于i h s 色彩模型和应用广泛的融合变换方 法 i h s 色彩变换先将多光谱影像进行彩色变换 分离出强度i 色度h 和饱和 度s 三个分量 l0 1 然后将高分辨率全色影像与分离的强度分量进行直方图匹配 再将分离的色度和饱和度分量与匹配后的高分辨率影像按照i h s 反变化 进行彩 色合成 此变换是为相关数据提供色彩增强 地质特征增强 空问分辨率的改善 以及不同性质数据源的融合 本次研究的i h s 融合变换将高分辨率波段图像 t m 影像主成分变换的第一 主成分 用它近似代替p a n 和分离出来的亮度分量i 进行直方图匹配 用匹 配后的高空间分辨率图像替代亮度分量i 与色度h 和饱和度分量s 进行i h s 逆 变换到r g b 空间 即完成了i h s 图像融合 融合影像如图4 2 所示 1 4 图4 22 0 0 6 年i h s 融合影像 4 3 基于第一主成分的b r o v e y 融合 b r o v e r y 图像融合也称为彩色标准化 c 0 1 0 rn o r m a l i z e d 变换融合 其变换公 式如下 公式4 1 式中 r 为多光谱图像中指定的红波段 g 为多光谱图像中指定的绿波段 b 为多光谱图像中指定的蓝波段 i 为高空间分辨率图像亮度 从理论上分析 这种方法能够提高多光谱图像的几何分辨率 并且能够解决 变换后颜色失真的问题 但是从实验效果来看 如果高分辨率影像细节较多且比 较凌乱 除了极少数地面较为规则平整的图像外 这几乎是高分辨率遥感影像的 特点 则会出现融合图像受噪点影响大 高分辨率影像零星细节保留过多而大 尺度宏观特征表现不够等缺点 通过对b r o v e y 变换方法进行分析可以清楚地看出多光谱影像及高分辨率影 0 t l b n 炉m 助 助叶幅 g叶甜 怕卅 r l l 耿 邗 q 邓斟肛 d e u e r l 像在融合过程的作用和贡献 但是由于二者是直接相乘 高分辨率影像的所有信 息都包括到了融合过程中来 就使得高分辨率图像中的许多噪点和零散细节信息 也都反映在了融合图像之中 本次研究的b r o v e r y 融合变换将高分辨率波段图像 t m 影像主成分变换的第一主成分 用它近似代替p a n 融合后的影像如图 4 3 所示 4 4 小波融合 毒秘凄 穸 r j 一f j 1 罐尹 图4 32 0 0 6 年b r o v e y 融合影像 小波分析的基本思想是起源于经典调和分析的伸缩和平移方法 在8 0 年代 中期 法国物理学家m o r l e t 在分析地震波的局部性质时 首先引入小波的概念 并且进行信号分解 取得了意想不到的效果 从此 小波分析开始为许多学科所 关注 之后 m a l l a t 巧妙地将计算机视觉领域的尺度分析思想引入小波分析 研 究了小波变化的离散化情景 并提出相应算法 至此 小波理论开始在信号分析 图像处理 量子物理 模式识别及众多非线性科学领域兴起 被认为是工具和方 法上的重大突破 小波变换具有变焦性 信息保持性和小波基选择的灵活性等优 点 将小波分析引入遥感数据融合 是目前正在探索的课题之一 2 2 2 3 24 小波变 换的信息融合方法及小波理论在图形图像中的应用涉及多个方面 其中小波理论 用于边缘检测和影像压缩的研究相对成熟一些 一般情况下 小波理论在图形图 像中的应用大都是基于小波变换基础之上的